MapReduce定义：
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MapReduce是一种可用于数据处理的编程框架。MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。
在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数：map和reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。
MapReduce适用的问题：
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用MapReduce来处理的数据集（或任务）必须具备这样的特点：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。
MapReduce框架中的名词解释：
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（*）split:
分片是指MapReduce框架将数据源根据一定的规则将源数据分成若干个小数据的过程；其中，一个小数据集，也被称为一个分片。
（*）Map:
Map有两层含义：
其一、是指MapReduce框架中的Map过程，即将一个分片根据用户定义的Map逻辑处理后，经由MapReduce框架处理，形成输出结果，供后续Reduce过程使用；
其二，是指用户定义Java程序实现Mapper类的map接口的用户自定义逻辑，此时通常被称为mapper。
（*）Reduce:
Reduce也有两层含义：
其一，是指MapReduce框架中的Reduce过程，即将Map的结果作为输入，根据用户定义的Reduce逻辑，将结果处理并汇总，输出最后的结果；
其二，是指用户定义Java程序实现Reducer类的reduce接口的用户自定义逻辑，此时通常被称为reducer。
（*）Combine:
Combine是一个可由用户自定的过程，类似于Map和Reduce，MapReduce框架会在Map和Reduce过程中间调用Combine逻辑（会在下面章节中仔细讲解），通常Combine和reduce的用户代码是一样的(也可被称为本地的reduce过程)，但是请注意并不是所有用MapReduce框架实现的算法都适合增加Combine过程（比如求平均值）。
（*）Partition:
在MapReduce框架中一个split对应一个map，一个partiton对应一个reduce(无partition指定时，由用户配置项指定，默认为1个）。 reduce的个数决定了输出文件的个数。比如，在需求中，数据是从对每个省汇总而成，要求计算结果按照省来存放，则需要根据源数据中的表明省的字段分区，用户自定义partition类，进行分区。
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一、课程概述
1、MapReduce课程概述
二、MapReduce编程基础
2、案例分析：WordCount数据处理的过程
3、开发自己的WordCount程序
4、案例分析：求每个部门的工资总额
5、开发MapReduce程序实现求部门的工资总额
三、MapReduce的特性一：序列化
6、Hadoop的序列化机制
7、在MapReduce程序中使用序列化
四、MapReduce的特性二：排序
8、数字的排序
9、字符串的排序
10、对象的排序
五、MapReduce的特性三：分区和合并
11、什么是分区
12、分区案例：根据部门号建立分区
13、什么是Combiner
六、MapReduce的核心：Shuffle
14、 什么是Shuffle（洗牌）？
七、MapReduce编程案例
15、编程案例一：数据去重
16、知识回顾：关系型数据库中的多表查询
17、编程案例二：分析等值连接的数据处理流程
18、编程案例二：实现等值连接的数据处理流程
19、编程案例三：分析自连接的数据处理流程
20、编程案例三：实现自连接的数据处理流程
21、案例四：分析倒排索引的数据处理过程
22、案例四：编程实现倒排索引
23、案例五：使用MRUnit进行单元测试
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